4 - Désaisonnalisation avec correction des jours ouvrables

Formation - Désaisonnalisation avec JDemetra+ et RJDemetra

Auteur

Alain Quartier-la-Tente

Importer les jeux de régresseurs « Jours Ouvrables » sous JDemetra+

  • Cliquer sur l’onglet Providers

  • Clic-droit sur Spreadsheets

    • Cliquer sur Open

    • Cliquer sur le bouton …

    • Sélectionner le fichier Excel « regcjo.xls » contenant les régresseurs « Jours Ouvrables » créés depuis R à partir de l’objet regresseurs_JO.

    • Cliquer sur OK

  • Cliquer sur l’onglet Workspace

  • Cliquer sur le + à côté d’Utilities

  • Clic-droit sur Variables

  • Cliquer sur New

  • Cliquer sur le + à côté de Variables

  • Double cliquer sur l’icône Vars-1

    • Que se passe-t-il ?

  • Retourner dans l’onglet Providers

  • Faire glisser l’ensemble des séries du fichier « regcjo.xls » dans l’onglet Vars-1

  • Renommer les séries en reprenant leur nom d’origine dans le fichier excel « regcjo.xls ».

Ce travail peut être très fastidieux… Heureusement depuis R il existe une solution plus automatique ! Ci-dessous un code pour vous éviter de faire ce travail (un peu compliqué mais une fois le code écrit, vous pouvez l’utiliser tel quel !).

# On va créer un nouveau workspace où l'on va ajouter les nouvelles variables
library(RJDemetra)
library(rJava)
complete_variables <- function(liste_var, workspace){
  if(!is.mts(liste_var))
    stop("liste_var doit être de type mts")
  context_dictionary <- .jcall(workspace,"Lec/tstoolkit/algorithm/ProcessingContext;", "getContext")
  ts_variable_managers <- context_dictionary$getTsVariableManagers()
  ts_variables <- .jnew("ec/tstoolkit/timeseries/regression/TsVariables")
  jd_r_variables <- ts_variable_managers$get("r")
  if (is.null(jd_r_variables)) {
    ts_variable_managers$set("r",
                             .jnew("ec/tstoolkit/timeseries/regression/TsVariables"))
    jd_r_variables <- ts_variable_managers$get("r")
  }
  jd_var_names <- jd_r_variables$getNames()

  model_var_names <- colnames(liste_var)

  for (i in seq_along(model_var_names)) {
    name <- model_var_names[i]
    dictionary_var <- jd_r_variables$get(name)
    tsvar <- .jnew("ec/tstoolkit/timeseries/regression/TsVariable",
                   name, RJDemetra:::ts_r2jd(liste_var[, i]))
    if (is.null(dictionary_var)) {
      jd_r_variables$set(name, tsvar)
    } else {
      warning(sprintf("La variable %s existe déjà", name))
    }
  }
}

# Pour la création des regresseurs, voir le TP R associé.
# Par exemple :
library(rjd3modelling)
frenchCalendar <- calendar.new()
calendar.holiday(frenchCalendar, "NEWYEAR")
calendar.holiday(frenchCalendar, "EASTERMONDAY") # Lundi de Pâques
calendar.holiday(frenchCalendar, "MAYDAY") # 1er mai
calendar.fixedday(frenchCalendar, 5, 8)
calendar.holiday(frenchCalendar, "WHITMONDAY") # Lundi de Pentecôte
calendar.fixedday(frenchCalendar, 7, 14)
calendar.holiday(frenchCalendar, "ASSUMPTION") # Assomption
calendar.holiday(frenchCalendar, "ALLSAINTDAY") # Toussaint
calendar.holiday(frenchCalendar, "ARMISTICE")

leap_year <- function(start = 1990, end = 2030, frequency = 12){
  ly <- ts(0, start = start, end = end, frequency = 12)
  mois_feb <- cycle(ly) == 2
  annees <- trunc(round(time(ly), 3)) # arrondi car parfois des pbs avec fonction time
  # On utilise la définition exacte
  is_ly <- (annees %% 400 == 0) |
    ((annees %% 4 == 0) & (annees %% 100 != 0))
  ly[mois_feb] <- 28 - 28.2425
  ly[mois_feb & is_ly] <- 29 - 28.2425
  # on change si besoin la fréquence
  stats::aggregate(ly, nfrequency = frequency)
}
frequency <- 12
start <- c(1990,1)
end = c(2030, 1)
length = (end[1] - start[1]) * 12 + end[2] - start[2]

ly <- leap_year(frequency = frequency, start = start,
                end = end)
reg6 <- htd(frenchCalendar, frequency = frequency, start = start, length = length,
            groups = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 0))
reg5 <- htd(frenchCalendar, frequency = frequency, start = start, length = length,
            groups = c(1, 2, 3, 4, 5, 0, 0))
reg4 <- htd(frenchCalendar, frequency = frequency, start = start, length = length,
            groups = c(1, 2, 2, 2, 3, 4, 0))
reg3 <- htd(frenchCalendar, frequency = frequency, start = start, length = length,
            groups = c(1, 2, 2, 2, 2, 0, 0))
reg2 <- htd(frenchCalendar, frequency = frequency, start = start, length = length,
            groups = c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 0))
reg1 <- htd(frenchCalendar, frequency = frequency, start = start, length = length,
            groups = c(1, 1, 1, 1, 1, 0, 0))


regresseurs_JO <- ts(cbind(reg1, reg2, reg3, reg4, reg5, reg6),
                     start = start, frequency = frequency)
regresseurs_JO <- ts.union(regresseurs_JO,
                           ly)
colnames(regresseurs_JO) <- c("REG1_semaine",
                              sprintf("REG2_%s", c("lundi_a_vendredi", "samedi")),
                              sprintf("REG3_%s", c("lundi", "mardi_a_vendredi")),
                              sprintf("REG4_%s", c("lundi", "mardi_a_jeudi", "vendredi", "samedi")),
                              sprintf("REG5_%s", c("lundi", "mardi", "mercredi", "jeudi", "vendredi")),
                              sprintf("REG6_%s", c("lundi", "mardi", "mercredi", "jeudi", "vendredi", "samedi")),
                              "leap_year")

# Création d'un nouveaux
wk <- new_workspace()
# regresseurs_JO est l'objet mts qui contient tous vos régresseurs
# Il doit donc déjà être créé (voir code ci-dessus) !
complete_variables(regresseurs_JO, wk)
save_workspace(wk,"my workspace.xml")

Créer une spécification incluant les jeux de régresseurs « jours ouvrables » Insee

  • Cliquer sur l’onglet Workspace

  • Double cliquer sur Seasonal adjustment

  • Double cliquer sur specifications

  • Double cliquer sur x13

  • Clic-droit sur RSA5c

  • Cliquer sur Clone

    • Que se passe-t-il ?

  • Double-cliquer sur X13Spec-1

  • Cliquer sur le + à côté de Calendar

  • Cliquer sur le + à côté de tradingDays

  • Cliquer sur Default à côté de option

    • Que se passe-t-il ?.

  • Cliquer sur UserDefined

  • Cliquer sur Unused à côté de userVariables

    • Que se passe-t-il ?

  • Faire passer les 6 régresseurs du jeu de régresseurs REG6 + leap_year de la gauche vers la droite

  • Cliquer sur le bouton Done

  • Cliquer sur OK

Réaliser une désaisonnalisation automatique de vos séries en utilisant la spécification X13Spec-1

Voir exercice 1.

Analyser les diagnostics relatifs à la correction des effets de calendrier

Pour chaque série, répondez aux questions suivantes :

  • Y a-t-il eu une correction des effets de calendrier ?

    • Si oui, est-ce que tous les coefficients associés aux régresseurs « JO » sont significativement différents de 0 ?

      • Si non, essayer d’autres jeux de régresseurs « JO »

    • Y a-t-il eu une correction de l’effet Pâques ?

  • La série CVS-CJO présente-t-elle des effets « Jours Ouvrables » résiduels ?